---
title: "BIG-bench (benchmark) (HE)"
source: "https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "BIG-bench_(benchmark)_(HE)"
language: "he"
categories:
  - "Category:Hebrew"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM benchmarks"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 602
wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:14Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:14Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:41:12Z
---

# BIG-bench (benchmark) (HE)

**BIG-bench** (ראשי תיבות של **Beyond the Imitation Game benchmark**) — הוא אוסף משימות בקנה מידה גדול (benchmark), שנוצר להערכת יכולות וגבולות של מודלי שפה גדולים (LLM). הפרויקט פותח בשנים 2021–2022 במאמץ משותף של יותר מ-450 חוקרים מ-132 ארגונים תחת חסות **Google**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>.

ה-benchmark כולל **204 משימות מגוונות**, המכסות מגוון רחב של תחומים: בלשנות, מתמטיקה, תכנות, שכל ישר, ביולוגיה, פיזיקה והערכת דעות קדומות חברתיות. המטרה העיקרית של BIG-bench היא לצאת מגבולות "משחק החיקוי" (מבחן טיורינג) ולבחון מודלים במשימות הנחשבות לקשות או בלתי פתירות עבור ארכיטקטורות קיימות. ה-benchmark נועד לא רק למדוד יכולות נוכחיות, אלא גם לחזות את יכולותיהם העתידיות ככל שהיקף המודלים גדל<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_note-deepgram_summary-2)</sup>.

## פיתוח ומבנה

יוזמי יצירת BIG-bench היו קבוצת חוקרים מ-Google, שארגנה איסוף פתוח של משימות מהקהילה המדעית. כתוצאה מכך, האוסף הסופי כלל 204 משימות מעשרות צוותים עצמאיים. כל משימה פותחה כאתגר עבור LLM ויש לה פורמט ומדד הערכה משלה (לדוגמה, דיוק בחירה, הערכת תשובה שנוצרה באופן חופשי).

המשימות נעות מבין שאלות אקדמיות סטנדרטיות ועד חידות יוצאות דופן, כגון:

- פתרון בעיות מתמטיות ולוגיות.
- הבנת רצפי אמוג'י.
- פתרון בעיות שחמט לפי תיאור טקסטואלי.
- זיהוי סטריאוטיפים חברתיים בתשובות המודל.

כל ה-benchmark והקוד שלו נמצאים בגישה פתוחה ב-**GitHub**, מה שמאפשר לחוקרים לבחון מודלים חדשים ולהציע משימות נוספות<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_note-github_repo-3)</sup>.

## הערכת מודלים ורמת הבסיס האנושית

בעבודה המקורית משנת 2022 בוצעה בדיקה מקיפה של מודלים, כולל משפחת **GPT** של OpenAI, וכן מודלים צפופים ודלילים של Google כגון **PaLM** ו-**Switch Transformers**.

לצורך השוואת תוצאות נקבעה **רמת בסיס אנושית**. מומחים-מעריכים ביצעו את כל המשימות תוך שימוש במשאבים העומדים לרשותם. נקבעו שני מדדים:

- **תוצאה ממוצעת של מומחים**: כ-45/100 בנורמליזציה מותנית.
- **תוצאה הטובה ביותר של מומחים**: כ-80/100 (כאשר לפחות מומחה אחד פתר את המשימה באופן אופטימלי).

אפילו המודלים הגדולים ביותר של אותה תקופה היו נחותים משמעותית מבני אדם. לדוגמה, הטובים שבהם (כולל GPT-3) השיגו רק כ-15/100 נקודות, מה שהדגיש את מורכבות המשימות ואת הפוטנציאל הרב לקידמה עתידית<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_note-srivastava2022-1)</sup>.

## ממצאים ומסקנות מרכזיים

ניתוח התוצאות על BIG-bench חשף מספר דפוסי מפתח:

1.  **השפעת הגודל**. דיוק המודלים גדל עם עליית מספר הפרמטרים כמעט בכל קטגוריות המשימות.
2.  **יכולות emergent**. במשימות רבות ביצועי המודלים נשארים לאורך זמן ברמת ניחוש אקראי, אך לאחר הגעה לסף "קריטי" מסוים מתרחש קפיצת איכות חדה. תופעה זו זכתה לכינוי **emergent behavior**.
3.  **דעות קדומות חברתיות (bias)**. עם גידול גודל המודל עלול לגדול גם רמת הביטוי של סטריאוטיפים חברתיים שנלמדו מנתוני האימון. עם זאת, הוצג כי ניסוח נכון של השאילתה (prompting) יכול להפחית אפקט זה.

## התפתחות ה-benchmark

ככל שהמודלים הפכו לחזקים יותר, חלק ממשימות BIG-bench חדלו להיות מאתגרות. הדבר הוביל ליצירת תת-אוספים קשים יותר.

### Big-bench Hard (BBH)

בשנת 2022 בחרו החוקרים **23 משימות קשות במיוחד**, שבהן כל המודלים היו נחותים מלכתחילה מרמת הבסיס האנושית הממוצעת. אוסף זה קיבל את השם **BIG-bench Hard (BBH)**. הניסויים הראו כי שימוש בטכניקת **Chain-of-Thought** (CoT) — כאשר המודל מייצר שרשרת של הנמקות לפני מתן תשובה — מעלה בחדות את הביצועים. בעזרת CoT הצליח המודל **PaLM** (540 מיליארד פרמטרים) לעלות על תוצאת הבסיס האנושית הממוצעת ב-10 מתוך 23 משימות, ו-**Codex** (גרסת GPT-3) — ב-17 מתוך 23<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_note-suzgun2022-4)</sup>.

### Big-bench Extra Hard (BBEH)

לקראת שנת 2024, כאשר אפילו משימות BBH החלו להיפתר על ידי מודלים מתקדמים, הוצע השלב הבא — **BIG-bench Extra Hard (BBEH)**. מחברים מ-DeepMind החליפו כל אחת מ-23 משימות ה-BBH במשימה חדשה, דומה מבחינת סוג ההנמקה, אך מורכבת הרבה יותר<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_note-arora2025-5)</sup>. הבדיקות הראשונות על BBEH הראו כי אפילו ה-LLM החזקים ביותר של ימינו רחוקים מפתרונן, מה שמבטיח אתגר ארוך-טווח למודלים עתידיים.

### Big-bench Lite (BBL)

לצורך בדיקה מהירה ופחות תובענית ממשאבים נוצרה גרסה מוקלת — **BIG-bench Lite (BBL)**. היא מהווה מדגם של **24 משימות**, המשקף את מגוון האוסף המלא. BBL מאפשרת למפתחים להעריך במהירות את המודלים שלהם ולהשוות אותם ב-leaderboard ציבורי.

## קישורים

- מאגר רשמי של BIG-bench ב-GitHub
- דף BIG-bench ב-Papers With Code

## ספרות

- Liang, P. et al. (2022). *Holistic Evaluation of Language Models (HELM)*. arXiv:2211.09110.
- Chang, Y. et al. (2023). *A Survey on Evaluation of Large Language Models*. arXiv:2307.03109.
- Ni, S. et al. (2025). *A Survey on Large Language Model Benchmarks*. arXiv:2508.15361.
- Biderman, S. et al. (2024). *The Language Model Evaluation Harness (lm-eval): Guidance and Lessons Learned*. arXiv:2405.14782.
- Kiela, D. et al. (2021). *Dynabench: Rethinking Benchmarking in NLP*. arXiv:2104.14337.
- Ma, Z. et al. (2021). *Dynaboard: An Evaluation‑As‑A‑Service Platform for Holistic Next‑Generation Benchmarking*. arXiv:2106.06052.
- Goel, K. et al. (2021). *Robustness Gym: Unifying the NLP Evaluation Landscape*. arXiv:2101.04840.
- Xu, C. et al. (2024). *Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey*. arXiv:2406.04244.
- Liu, S. et al. (2025). *A Comprehensive Survey on Safety Evaluation of LLMs*. arXiv:2506.11094.
- Chiang, W.-L. et al. (2024). *Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference*. arXiv:2403.04132.
- Boubdir, M. et al. (2023). *Elo Uncovered: Robustness and Best Practices in Language Model Evaluation*. arXiv:2311.17295.
- Huang, L. et al. (2023). *A Survey on Hallucination in Large Language Models*. arXiv:2311.05232.

## הערות

1.  <span id="cite_note-srivastava2022-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_ref-srivastava2022_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_ref-srivastava2022_1-1)</sup> Srivastava, A., et al. «Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models». *arXiv:2206.04615*. <a href="https://arxiv.org/abs/2206.04615" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-deepgram_summary-2">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_ref-deepgram_summary_2-0) «BIG-Bench: The New Benchmark for Language Models». *Deepgram*. <a href="https://deepgram.com/learn/big-bench-llm-benchmark-guide" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-github_repo-3">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_ref-github_repo_3-0) «google/BIG-bench». *GitHub*. <a href="https://github.com/google/BIG-bench" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-suzgun2022-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_ref-suzgun2022_4-0) Suzgun, M., et al. «Challenging BIG-Bench Tasks and Whether Chain-of-Thought Can Solve Them». *arXiv:2210.09261*. <a href="https://arxiv.org/abs/2210.09261" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-arora2025-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/BIG-bench_(benchmark)_(HE)#cite_ref-arora2025_5-0) Arora, S., et al. «BIG-Bench Extra Hard». *arXiv:2502.19187*. <a href="https://arxiv.org/abs/2502.19187" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>